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有界数据挖掘的增量概念学习。 (英语) Zbl 1045.68572号

小结:研究了概念学习在积极数据限制下的重要改进,这种限制在很大程度上限制了输入数据的可访问性。让c是任何概念;耗尽(c)元素的每个无限序列称为(c)的正表示。在所有考虑的学习模型中,学习机从目标概念的正面表示中计算出一系列关于目标概念的假设。通过迭代学习,学习机在进行猜测时可以访问其先前的猜测和最新的数据项。在(k)-有界示例记忆推理(k)中是先验固定的)在进行猜测时,允许学习者访问其先前的假设、其对已看到的最多(k)个数据项的记忆以及进入的下一个元素。
在(k)-反馈识别的情况下,学习机器在进行推测时,可以访问其先前的推测,即进入的最新数据项,并且可以根据这些信息计算(k)项并查询先前数据的数据库,以找出每个(k)项目,无论它是否在数据库中(\(k\)也是先验确定的)。在所有情况下,猜想序列必须收敛到正确描述目标概念的假设。我们的结果是原来的很多倍。建立了一个由越来越强大的反馈学习者组成的无限层次结构,它依赖于允许提问的查询数量。
然而,如果只考虑无限概念的索引族,并且其学习能力等于极限学习,则层次结构崩溃为1-反馈推理。但对于只有无限个r.e.概念的概念类,它仍然是无限的。反馈推理和有界样本记忆识别都比迭代学习更有效,但彼此不可比较。此外,在某些情况下,假设空间中的冗余被证明是增加迭代学习者学习能力的资源。最后,至多(k)个模式语言的并集被证明是可迭代推断的。

MSC公司:

68问题32 计算学习理论
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词:

学习机器
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